本公开提供了一种对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验设计方法及系统,涉及统计试验设计技术领域,包括获取试验的基本试验信息,确定试验响应与影响因素之间的关系模型;根据试验各因素取值范围以及各因素水平数,确定各因素的候选集合以及试验的设计空间;使用递归搜索策略,依次从当前试验设计中所有支撑点出发,在试验空间中递归搜索梯度较大的点,并将这些点加入试验设计当中,得到下一步第二试验设计;对第二试验设计中的设计点进行权重调整,得到第三试验设计,使用最优函数检查所述第三试验设计是否满足最优准则,若满足则当前试验设计即为最优试验设计。解决在计算时间有限的情况下可行解的质量低下的问题。限的情况下可行解的质量低下的问题。限的情况下可行解的质量低下的问题。
【技术实现步骤摘要】
一种对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验设计方法及系统
[0001]本公开涉及统计试验设计
,具体涉及一种对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验设计方法及系统。
技术介绍
[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息,不必然构成在先技术。
[0003]培养条件对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响试验关注的响应为枯草芽孢杆菌芽孢产量,对其采用试验设计来证明培养条件对枯草孢杆菌芽孢产量的影响。试验设计是一种按照预定目标制定适当的试验方案,以利于对试验结果进行有效的统计分析的数学原理和实施方法。在许多工业领域和科学研究领域中,存在需要进行大规模多变量多水平试验的需求,由于试验需要耗费时间和金钱成本,所以产生了以尽量少的试验次数来达到模拟整个试验区域的需求。试验方案设计的好,既可以减少试验次数,减小试验代价,又可以得到具有代表性的试验结果;若试验方案设计的不好,加大试验次数的同时也可能得不到较好的结果。
[0004]目前,已经有多种试验设计方法,比如:最优试验设计,正交试验设计,拉丁方试验设计,因子设计,均匀试验设计等等。试验设计己经广泛应用于了工业应用和计算机仿真中。其中,最优试验设计与其它试验设计方法相比,更能节省试验成本,可以进一步降低试验次数。
[0005]关于最优试验设计,不同学者提出了各种构造方法。主要有基于数学原理方法,如Fedorov
‑
Wynn方法、乘法(Multiplicative)方法,今年也有学者提出了较快的随机化交换(Randomized Exchange)方法,但同Fedorov
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Wynn方法和乘法方法一样,这些方法都存在收敛时间过长的问题,尤其是对多因素多水平试验构造最优试验设计时,耗时巨大,在计算时间有限的情况下可行解的质量难以保证。
技术实现思路
[0006]本公开为了解决上述问题,提出了一种对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验设计方法及系统,解决传统的最优试验设计构造方法收敛速度过慢,在计算时间有限的情况下可行解的质量低下的问题。
[0007]根据一些实施例,本公开采用如下技术方案:
[0008]一种对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验设计方法,包括:
[0009]根据枯草芽孢杆菌芽孢产量影响试验的目的、条件以及经验获取试验的基本试验信息,确定试验响应与影响因素之间的关系模型;
[0010]根据试验各因素取值范围以及各因素水平数,确定各因素的候选集合以及试验的设计空间;
[0011]在试验空间中随机选取多个支撑点,构成初始试验设计,然后使用递归搜索策略,
依次从当前试验设计中所有支撑点出发,在试验空间中递归搜索梯度较大的点,并将这些点加入试验设计当中,得到下一步第二试验设计;对第二试验设计中的设计点进行权重调整,得到第三试验设计,使用最优函数检查所述第三试验设计是否满足最优准则,若满足则当前试验设计即为最优试验设计;
[0012]将所述的最优试验设计转化为测试对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验方案。
[0013]根据一些实施例,本公开采用如下技术方案:
[0014]一种对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验设计系统,包括:
[0015]初始化模型构建模块,用于根据枯草芽孢杆菌芽孢产量影响试验的目的、条件以及经验获取试验的基本试验信息,确定试验响应与影响因素之间的关系模型;
[0016]试验设计空间构建模块,用于根据试验各因素取值范围以及各因素水平数,确定各因素的候选集合以及试验的设计空间;
[0017]最优递归搜索模块,用于在试验空间中随机选取多个支撑点,构成初始试验设计,然后使用递归搜索策略,依次从当前试验设计中所有支撑点出发,在试验空间中递归搜索梯度较大的点,并将这些点加入试验设计当中,得到下一步第二试验设计;对第二试验设计中的设计点进行权重调整,得到第三试验设计,使用最优函数检查所述第三试验设计是否满足最优准则,若满足则当前试验设计即为最优试验设计;将所述的最优试验设计转化为测试对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验方案。
[0018]根据一些实施例,本公开采用如下技术方案:
[0019]一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时,实现所述的一种对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验设计方法。
[0020]根据一些实施例,本公开采用如下技术方案:
[0021]一种电子设备,包括:处理器、存储器以及计算机程序;其中,处理器与存储器连接,计算机程序被存储在存储器中,当电子设备运行时,所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序,以使电子设备执行实现所述的一种对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验设计方法。
[0022]与现有技术相比,本公开的有益效果为:
[0023]本公开提供一种在研究对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验设计方法中,基于递归搜索的最优试验设计构造方法,解决传统的最优试验设计构造方法收敛速度过慢,在计算时间有限的情况下可行解的质量低下的问题。
[0024]同时,本方法对试验水平数的敏感程度较低,可以为多因素多水平的试验构造最优试验设计。
附图说明
[0025]构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解,本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开,并不构成对本公开的不当限定。
[0026]图1为本公开实施例的基于递归搜索的最优试验设计构造方法流程图;
[0027]图2为本公开实施例的创建2因素试验邻域空间过程示意图;
[0028]图3为本公开实施例的创建3因素试验邻域空间过程示意图;
[0029]图4为本公开培养条件下对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响试验的D
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最优试验设计等价定理图。
具体实施方式:
[0030]下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
[0031]应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0032]需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0033]实施例1
[0034]本公开的一种实施例中提供了一种对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验设计方法,包括:
[0035]步骤一:根据枯草芽孢杆菌芽孢产量影响试验的目的、条件以及经验获取试验的基本试验信息,确定试验响应与影响因素之间的关系模型;
[0036]步骤二:根据试验各因素取值范围以及各因素水平数,确定各因素的候选集合以及试验的设计空间;
[0037]步骤三:在试验本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验设计方法,其特征在于,包括:根据枯草芽孢杆菌芽孢产量影响试验的目的、条件以及经验获取试验的基本试验信息,确定试验响应与影响因素之间的关系模型;根据试验各因素取值范围以及各因素水平数,确定各因素的候选集合以及试验的设计空间;在试验空间中随机选取多个支撑点,构成初始试验设计,然后使用递归搜索策略,依次从当前试验设计中所有支撑点出发,在试验空间中递归搜索梯度较大的点,并将这些点加入试验设计当中,得到下一步第二试验设计;对第二试验设计中的设计点进行权重调整,得到第三试验设计,使用最优函数检查所述第三试验设计是否满足最优准则,若满足则当前试验设计即为最优试验设计;将所述的最优试验设计转化为测试对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验方案。2.如权利要求1所述的一种对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验设计方法,其特征在于,所述基本试验信息包括试验响应、影响因素、各因素取值范围、各因素的水平数以及各因素之间的约束关系。3.如权利要求1所述的一种对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验设计方法,其特征在于,所述确定试验响应与影响因素之间的关系模型的方法为:基于影响因素与响应试验基本信息,采用数学模型的形式给出响应与因子之间的关系模型。4.如权利要求1所述的一种对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验设计方法,其特征在于,所述试验的设计空间为所有影响因素可能水平的组合。5.如权利要求1所述的一种对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验设计方法,其特征在于,所述在试验空间中随机选取多个支撑点,构成初始试验设计的过程为:在试验空间中随机选取多个支撑点,设置每个支撑点的权重,构成初始试验设计,并计算所述初始试验设计的信息矩阵,所述试验设计可表示为由支撑点以及权重组成的集合,所有支撑点的权重之和为1。6.如权利要求1所述的一种对枯草芽孢杆菌芽孢产量影响的试验设计方法,其特征在于,所述使用递归策略,依次从当前试验设计中所有支撑点出发,在试验空间中递归搜索梯度较大的点,并将这些点加入试验设计中,得到下一步第二试验设计的步骤为:设置空集集合以及设置支撑点为...
【专利技术属性】
技术研发人员:翟翌,张越,宋宝平,夏振阳,
申请(专利权)人:齐鲁工业大学,
类型:发明
国别省市:
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